地質学的炭素貯蔵（CCS）の効率化に向けて、可変的な坑井パーフォレーション戦略と注入戦略の活用が注目されている。本研究では、これらの操業を地質学的不確実性の下でモデリングするため、新たなマルチモーダル自己回帰型トランスフォーマー代替モデルを開発した。対象とした修正SEAM CO2地質モデルは、3つの積層した帯水層を含む断層系で構成されている。2本の注入井は段階的にパーフォレーションされ、段階の継続時間と各井の注入レートが制御変数として扱われている。 このサロゲートモデルは、3次元地質モデル、相対浸透率関数を特徴付けるスカラーパラメータ、そして制御変数という3つの入力モダリティを、それぞれ独立したエンコーダで処理する。これらはトランスフォーマーエンコーダ内の自己注意機構を通じて融合され、時間的デコーダがエンコーダ・デコーダ間のクロスアテンション機構を用いて予測を自己回帰的に生成する。4000個のGEOS流動シミュレーションを使用して訓練されたモデルは、監視位置における飽和度と圧力、総注入CO2質量、移動可能なCO2質量、および飽和度フットプリントを予測する。 新たなテストセットにおいて、ランダムにサンプリングされた地質モデルと制御変数下で、モデルは飽和度の中央値平均絶対誤差が0.028、その他の関心量に対する相対誤差が0.2～5%を達成した。特に重要な点は、流量制御からボトムホール圧力制御への切り替わりを適切に捉えることができたことである。このサロゲートモデルは、階層的マルコフ連鎖モンテカルロデータ同化手法内で活用され、3つの操業戦略下の合成真値モデルに対して適用された。断層浸透率などの主要なメタパラメータについて大幅な不確実性の低減が達成され、飽和度フットプリントおよび総注入・移動可能CO2質量の事後予測は真値モデル結果と概ね一致することが示された。